随着计算机应用技术的飞速发展,智能监控逐渐成为人们关注的问题之一。为了突破现有监控设备中监控视野范围局限性的制约,视频拼接技术已成为该领域的一个研究热点,但是由于视频中场景以及内容的复杂性,视频拼接技术仍然是个难点问题。本文以云台摄像机拍摄的视频序列为研究对象,实现了视频序列的全景图拼接。本文的主要研究内容分为三部分：全局运动参数估计、运动物体分割和序列图像拼接。首先,采用相位相关算法对云台摄像机采集的视频序列进行标定,得到全局运动参数,进而计算出待拼接的序列图像以及相邻两帧图像的大致重叠区域；其次,由于视频序列中可能存在运动物体,这会对全景图拼接造成干扰。因此,本文利用混合高斯模型进行背景建模,接着用背景差分法得到图像中的运动区域,然后利用canny边缘检测算子提取运动物体边缘,得到运动物体的精确区域。第三,采用图像边缘信息统计的方法对待拼接图像进行预处理,得到特征子区域,进一步减小特征提取的范围。然后在此基础上,利用Harris算子在特征子区域内提取角点,进行准确配准并建立变换矩阵,同时结合运动物体区域信息,通过渐进渐出的融合算法实现图像全景图拼接。在实际的研究过程中,本文提出了种新的已拼接图像更新方法,有效的减少了全景图拼接中的累计误差和图像模糊,同时采用动态更新运动物体和运动物体轨迹描绘两种方法处理运动物体,得到了运动物体全景图和运动物体轨迹全景图。论文对云台摄像机拍摄的场景视频序列进行实际测试,实验证明,本文提出的视频拼接算法能快速准确的拼接有运动目标出现的图像序列,并且具有较好的实时性。